分析數據工具哪個好

❶ 數據分析最常用的工具有哪些

1、Excel

Excel作為最基礎也數據分析工具，同時也是最主要的數據分析工具。Excel有多種強大功能，比如創建表單，數據透視表，VBA等等，Excel的系統十分強大，以至於沒有任何一個分析工具是可以超越它的，可以根據自己的需求分析數據。

Excel可以滿足絕大部分數據分析工作的需求，同時也提供友好的操作界面，對於具備基本統計學理論的用戶來說Excel是比較容易上手的，就是它的處理的數據量較小。

2、SAS
SAS功能強大並且可以編程，很受高級用戶的歡迎，也正因為此，它是比較難掌握的軟體之一，在企業工作中用的比較多，需要編寫SAS程序去處理數據。

3、SPSS
SPSS是世界上最早採用圖形菜單的驅動界面統計軟體，其最大的特點就是操作界面極為友好，輸出的結果美觀漂亮。用戶只需掌握一定的Windows操作技能，精通統計的分析原理，就能夠使用該軟體為特定的科研工作而服務。SPSS採用了Excel表格的方式輸入與管理數據，數據的介面較為通用，可以方便地從其他資料庫當中讀入數據。其統計的過程包括常用的、較為成熟的統計過程，可以完全滿足非統計專業人士的工作需要。

4、SQL
SQL可以說是數據方向所有崗位都要掌握的工具，入門相對比較簡單，概括起來就是增刪改查，SQL需要掌握的知識主要包括數據的定義語言以及數據的控制語言和操控語言。在數據操控的過程中要能夠理解SQL的語法順序和執行順序，理解SQL與各種join的 不同，熟練的掌握SQL的重要函數，想要入行數據分析，SQL是必要技能。

5、Python
Python是一種面向對象、解釋型計算機程序設計的語言。它的語法簡潔清晰，Python在數據分析和數據可視化等方面都顯得比較活躍。
同時Python具有強大的編程能力，但是這種編程語言不同於R或者matlab，python有非常強大的數據分析能力，還可以利用Python進行爬蟲，寫游戲，和自動化運維，在這些領域當中有應用很廣泛，這些優點就使得一種技術去解決所有的業務服務問題，體現了Python有利於各個業務之間的融合，使用Python，能夠大大地提高數據分析的效率。

6、BI工具
BI工具是按照數據分析的流程進行設計的，商業智能的BI是為數據分析而生的，誕生起點很高，目的是為了縮短商業數據到商業決策的時間，並用數據去影響決策。

❷ 數據分析軟體哪個好

分析軟體我覺得思邁特軟體Smartbi的思邁特軟體Smartbi 還是很不錯的，思邁特軟體Smartbi在大數據審計分析中的應用重點包括跨庫查詢、高性能存儲、疑點生成、自助分析、數據報送、財務分析、專題分析、自動取證單、大屏報送等：

1、高效的數值計算及符號計算功能，能使用戶從繁雜的數學運算分析中解脫出來，

2、具有完備的圖形處理功能，實現計算結果和編程的可視化。

3、功能豐富的應用工具箱，為用戶提供了大量方便實用的處理工具。

數據分析軟體靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

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❸ 數據分析軟體哪家好

常見的數據分析軟體有Apache Hive、SPSS、Excel、Apache Spark、Jaspersoft BI 套件。

1、Apache Hive

Hive是一個建立在Hadoop上的開源數據倉庫基礎設施，通過Hive可以很容易的進行數據的ETL,對數據進行結構化處理,並對Hadoop上大數據文件進行查詢和處理等。 Hive提供了一種簡單的類似SQL的查詢語言—HiveQL,這為熟悉SQL語言的用戶查詢數據提供了方便。

數據分析注意

1、要注意每種統計分析方法的適用范圍。

許多分析方法對數據的要求很高，如果樣本的分布不符合要求，樣本量數量不足，或者存在大量的偽樣本，都會造成最後結果的偏差甚至是完全錯誤。

2、在選擇一種數據分析方法的同時，要按照方法的要求整理資料庫。

錯誤的資料庫格式對於研究有時是災難性的。我們在使用任何研究模型之前，都要考慮數據的適用性。同樣，數據的合理轉換也很重要。

❹ 做數據分析，比較好用的軟體有哪些

數據分析軟體種類繁多，使用難度、場景、效率不一。日常的數據分析，Excel就能滿足大部分需求，不過在數據量越來越大、維度越來越多、分析越來越復雜的今天，僅靠Excel解決也不現實，不過不用擔心，市面上可分析數據的軟體是越來越多了，小編給大家介紹幾類數據分析軟體，包括以下幾類：

1.數據處理軟體Excel和MySQL

Excel：在Excel，需要重點了解數據處理的重要技巧及函數的應用，特別是數據清理技術的應用。這項運用能對數據去偽存真，掌握數據主動權，全面掌控數據，Excel數據透視表的應用重在挖掘隱藏的數據價值，輕松整合海量數據，各種圖表類型的製作技巧及Power Query、Power Pivot的應用可展現數據可視化效果。

資料庫MySQL是一種關系資料庫管理系統，關系資料庫將數據保存在不同的表中，而不是將所有數據放在一個大倉庫內，這樣就增加了速度並提高了靈活性，MySQL所使用的SQL語言是用於訪問資料庫的最常用標准化語言，MySQL軟體採用了雙授權政策，分為社區版和商業版，由於其體積小、速度快、總體擁有成本低，尤其是開放源碼這一特點，一般中小型網站的開發都選擇MySQL作為網站資料庫。

2.數據可視化Smartbi和Echarts

Smartbi設計過程可視化，滑鼠拖拉拽即可快速完成數據集准備、可視化探索和儀表盤的製作，豐富的可視化展示，輕松製作BI看板，豐富的交互控制項和圖表組件，且不受維度、度量的限制，支持多數據來源，布局靈活，支持業務主題和自助數據集，雙布局設計，跨屏發布到APP，支持流式布局。輕量化的BI軟體，部署方便，走多維分析方向。能夠快速製作數據可視化圖表。

❺ 大數據分析工具有哪些,好用的有嗎

大數據分析的前瞻性使得很多公司以及企業都開始使用大數據分析對公司的決策做出幫助，而大數據分析是去分析海量的數據，所以就不得不藉助一些工具去分析大數據，。一般來說，數據分析工作中都是有很多層次的，這些層次分別是數據存儲層、數據報表層、數據分析層、數據展現層。對於不同的層次是有不同的工具進行工作的。下面小編就對大數據分析工具給大家好好介紹一下。
首先我們從數據存儲來講數據分析的工具。我們在分析數據的時候首先需要存儲數據，數據的存儲是一個非常重要的事情，如果懂得資料庫技術，並且能夠操作好資料庫技術，這就能夠提高數據分析的效率。而數據存儲的工具主要是以下的工具。
1、MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。
2、SQL Server的最新版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台;
接著說數據報表層。一般來說，當企業存儲了數據後，首先要解決報表的問題。解決報表的問題才能夠正確的分析好資料庫。關於數據報表所用到的數據分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶報表，Bill報表，這都是全球最流行的報表工具，非常規范的報表設計思想，早期商業智能其實大部分人的理解就是報表系統，不藉助IT技術人員就可以獲取企業各種信息——報表。
2、Tableau軟體，這個軟體是近年來非常棒的一個軟體，當然它已經不是單純的數據報表軟體了，而是更為可視化的數據分析軟體，因為很多人經常用它來從資料庫中進行報表和可視化分析。
第三說的是數據分析層。這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具;
1、Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的;當然對Excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作!但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體;
2、SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體。
最後說表現層的軟體。一般來說表現層的軟體都是很實用的工具。表現層的軟體就是下面提到的內容。
1、PowerPoint軟體：大部分人都是用PPT寫報告。
2、Visio、SmartDraw軟體：這些都是非常好用的流程圖、營銷圖表、地圖等，而且從這里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart軟體：製作圖表的軟體，生成的是Flash。

❻ 大數據分析工具有哪些

大數據分析工具有：

1、R-編程

R 編程是對所有人免費的最好的大數據分析工具之一。它是一種領先的統計編程語言，可用於統計分析、科學計算、數據可視化等。R 編程語言還可以擴展自身以執行各種大數據分析操作。

在這個強大的幫助下；語言，數據科學家可以輕松創建統計引擎，根據相關和准確的數據收集提供更好、更精確的數據洞察力。它具有類數據處理和存儲。我們還可以在 R 編程中集成其他數據分析工具。

除此之外，您還可以與任何編程語言（例如 Java、C、Python）集成，以提供更快的數據傳輸和准確的分析。R 提供了大量可用於任何數據集的繪圖和圖形。

2、Apache Hadoop

Apache Hadoop 是領先的大數據分析工具開源。它是一個軟體框架，用於在商品硬體的集群上存儲數據和運行應用程序。它是由軟體生態系統組成的領先框架。

Hadoop 使用其 Hadoop 分布式文件系統或 HDFS 和 MapRece。它被認為是大數據分析的頂級數據倉庫。它具有在數百台廉價伺服器上存儲和分發大數據集的驚人能力。

這意味著您無需任何額外費用即可執行大數據分析。您還可以根據您的要求向其添加新節點，它永遠不會讓您失望。

3、MongoDB

MongoDB 是世界領先的資料庫軟體。它基於 NoSQL 資料庫，可用於存儲比基於 RDBMS 的資料庫軟體更多的數據量。MongoDB 功能強大，是最好的大數據分析工具之一。

它使用集合和文檔，而不是使用行和列。文檔由鍵值對組成，即MongoDB 中的一個基本數據單元。文檔可以包含各種單元。但是大小、內容和欄位數量因 MongoDB 中的文檔而異。

MongoDB 最好的部分是它允許開發人員更改文檔結構。文檔結構可以基於程序員在各自的編程語言中定義的類和對象。

MongoDB 有一個內置的數據模型，使程序員能夠理想地表示層次關系來存儲數組和其他元素。

4、RapidMiner

RapidMiner 是分析師集成數據准備、機器學習、預測模型部署等的領先平台之一。它是最好的免費大數據分析工具，可用於數據分析和文本挖掘。

它是最強大的工具，具有用於分析過程設計的一流圖形用戶界面。它獨立於平台，適用於 Windows、Linux、Unix 和 macOS。它提供各種功能，例如安全控制，在可視化工作流設計器工具的幫助下減少編寫冗長代碼的需要。

它使用戶能夠採用大型數據集在 Hadoop 中進行訓練。除此之外，它還允許團隊協作、集中工作流管理、Hadoop 模擬等。

它還組裝請求並重用 Spark 容器以對流程進行智能優化。RapidMiner有五種數據分析產品，即RapidMiner Studio Auto Model、Auto Model、RapidMiner Turbo Prep、RapidMiner Server和RapidMiner Radoop。

5、Apache Spark

Apache Spark 是最好、最強大的開源大數據分析工具之一。藉助其數據處理框架，它可以處理大量數據集。通過結合或其他分布式計算工具，在多台計算機上分發數據處理任務非常容易。

它具有用於流式 SQL、機器學習和圖形處理支持的內置功能。它還使該站點成為大數據轉換的最快速和通用的生成器。我們可以在內存中以快 100 倍的速度處理數據，而在磁碟中則快 10 倍。

除此之外，它還擁有 80 個高級運算元，可以更快地構建並行應用程序。它還提供 Java 中的高級 API。該平台還提供了極大的靈活性和多功能性，因為它適用於不同的數據存儲，如 HDFS、Openstack 和 Apache Cassandra。

6、Microsoft Azure

Microsoft Azure 是領先的大數據分析工具之一。Microsoft Azure 也稱為 Windows Azure。它是 Microsoft 處理的公共雲計算平台，是提供包括計算、分析、存儲和網路在內的廣泛服務的領先平台。

Windows Azure 提供兩類標准和高級的大數據雲產品。它可以無縫處理大量數據工作負載。

除此之外，Microsoft Azure 還擁有一流的分析能力和行業領先的 SLA 以及企業級安全和監控。它也是開發人員和數據科學家的最佳和高效平台。它提供了在最先進的應用程序中很容易製作的實時數據。

無需 IT 基礎架構或虛擬伺服器進行處理。它可以輕松嵌入其他編程語言，如 JavaScript 和 C#。

7、Zoho Analytics

Zoho Analytics 是最可靠的大數據分析工具之一。它是一種 BI 工具，可以無縫地用於數據分析，並幫助我們直觀地分析數據以更好地理解原始數據。

同樣，任何其他分析工具都允許我們集成多個數據源，例如業務應用程序、資料庫軟體、雲存儲、CRM 等等。我們還可以在方便時自定義報告，因為它允許我們生成動態且高度自定義的可操作報告。

在 Zoho 分析中上傳數據也非常靈活和容易。我們還可以在其中創建自定義儀錶板，因為它易於部署和實施。世界各地的用戶廣泛使用該平台。此外，它還使我們能夠在應用程序中生成評論威脅，以促進員工和團隊之間的協作。

它是最好的大數據分析工具，與上述任何其他工具相比，它需要的知識和培訓更少。因此，它是初創企業和入門級企業的最佳選擇。

以上內容參考 網路——大數據分析

❼ 大數據分析工具哪家比較好

大數據分析工具比較好的有Python數據分析、DataV數據分析、Cloudera數據分析、MongoDBMongoDB數據分析、Talend數據分析等

1、Python數據分析

Python是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言。Python語法簡潔而清晰，閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣。能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。另外具有豐富和強大的類庫，python能支持幾乎所有統計分析和建模的工作。

4、MongoDBMongoDB數據分析

MongoDBMongoDB是最受歡迎的大數據資料庫，因為適用於管理經常變化的數據：非結構化數據，大數據常常是非結構化數據。當下時代大數據分析是非常必要的，而MongoDBMongoDB數據分析也是做得非常好的。

5、Talend數據分析

Talend作為一家提供廣泛解決方案的公司，Talend的產品圍繞其集成平台而建，該平台集大數據、雲、應用程序、實時數據集成、數據准備和主數據管理於一體。大數據集往往是非結構化、無組織的，因此需要某種清理或轉換。當下，數據可能來自任何地方。

❽ 好用的數據分析軟體有哪些

1、思邁特軟體Smartbi專注於商業智能(BI)、數據分析軟體產品與服務。

2、數據處理工具：Excel。數據分析師，在有些公司也會有數據產品經理、數據挖掘工程師等等。他們最初級最主要的工具就是Excel。有些公司也會涉及到像Visio，Xmind、PPT等設計圖標數據分析方面的高級技巧。

3、資料庫：MySQL。Excel如果能夠玩的很轉，能勝任一部分數據量不是很大的公司。但是基於Excel處理數據能力有限，如果想勝任中型的互聯網公司中數據分析崗位還是比較困難。因此需要學會資料庫技術，一般Mysql。

4、數據可視化：Tableau & 思邁特軟體。如果說前面2條是數據處理的技術，那麼在如今「顏值為王」的現在，如何將數據展現得更好看，讓別人更願意看，這也是一個技術活。

5、大數據分析：SPSS & Python& HiveSQL 等。如果說Excel是「輕數據處理工具」，Mysql是「中型數據處理工具」那麼，大數據分析，涉及的面就非常廣泛，技術點涉及的也比較多。這也就是為什麼目前互聯網公司年薪百萬重金難求大數據分析師的原因。

數據分析軟體靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

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